Что такое ИИ-агент без чистых данных: контента больше, а конверсия стоит на месте

Колонку опубликовал Джейсон Барнард на Search Engine Journal, опираясь на интервью с Мэллори Грей, креативным директором Skydeo. Skydeo продаёт именно те данные об аудитории, о качестве которых идёт речь, поэтому автор сразу оговаривает конфликт интересов. При этом аргументы Грей он считает самостоятельными и подкрепляет их собственным анализом рынка.

Что именно проверяли?

Автор задал Мэллори Грей серию скептических вопросов о том, как ИИ-агенты (автономные программы, которые сами ищут информацию, выявляют закономерности и собирают аудиторные сегменты) работают с данными о пользователях.

Суть проста. Человек-аналитик изучает несколько источников, замечает закономерности и строит гипотезу. ИИ-агент делает то же самое, но параллельно обрабатывает тысячи сигналов и постоянно пересматривает выводы по мере поступления свежих данных. Решения о стратегии по-прежнему принимает человек, агент лишь расширяет объём «сырья» для этих решений.

Ключевой вопрос звучит так: что происходит, когда это «сырьё» изначально некачественное?

Три вывода, которые стоит запомнить

• Упоминание не равно выбору. Бренд может резко нарастить свою видимость в ответах генеративных систем (ChatGPT, Gemini), но при этом не получить роста целевого трафика или продаж. По словам Грей, частота цитирования сама по себе измеряет не то, что нужно бизнесу.

• Объём растёт, результат стоит. Грей описывает характерный тревожный сигнал: контента, вариаций и кампаний становится больше, а вовлечение или конверсия тихо выходят на плато или снижаются. Объём легко измерить, а автоматизация делает его производство дешёвым, поэтому рост выглядит как прогресс, хотя реальный показатель давно не двигается.

• Потеря объяснимости. Когда на вопрос «почему мы нацелились на эту аудиторию?» честный ответ звучит как «так решил ИИ», обратная связь, которая раньше ловила ошибочные допущения, исчезает. Стратегия может месяцами катиться по инерции, пока кто-то не заметит, что ключевая метрика никогда не была той, которая росла.

Урок из эпохи DMP: масштаб усиливает ошибку

Автор проводит параллель с платформами управления данными (DMP, Data Management Platform, системы, которые в начале 2010-х собирали сторонние данные о пользователях и обещали точный таргетинг за счёт объёма). Тогда сторонние данные часто оказывались неточными, а масштаб лишь ускорял накопление ошибок. Отказ Safari и Firefox от сторонних куки вернул индустрию к данным из первых рук, то есть к тому, что пользователь сообщил или показал своим поведением сам.

ИИ-агенты, по мнению Грей и автора колонки, повторяют тот же цикл с новым двигателем. Доступ к мощной модели становится массовым. А вот то, чем бренд её кормит, по-прежнему остаётся редкостью и реальным конкурентным преимуществом.

Что делать с этим прямо сейчас?

Автору на Дзене. Если вы используете ИИ-агента для анализа аудитории канала или подбора тем, проверьте, на каких данных он работает. Метрики Дзена (дочитывания, подписки, время на странице) относятся к данным первого типа, наблюдаемому поведению, и они надёжнее, чем «интересы», которые модель вывела сама. Стройте контент-план на том, что читатели реально делают, а не на том, что агент предположил о них.

Маркетологу. Перестаньте считать упоминания бренда в ответах ChatGPT или Gemini финальной метрикой. Отследите, совпадают ли промпты, по которым вас показывают, с реальными запросами ваших клиентов, и конвертируются ли эти показы хотя бы на уровне, оправдывающем затраты на оптимизацию.

Предпринимателю в РФ. Из доступных в России инструментов аудиторной аналитики с элементами ИИ работают «Яндекс Метрика» и «Яндекс Аудитории». Принцип тот же: прежде чем подключать автоматизацию, разделите данные на три слоя. Первый, то, что клиент сказал сам. Второй, то, что вы наблюдали в его поведении. Третий, то, что модель додумала. Если основная часть таргетинга держится на третьем слое, вы автоматизируете догадки.

Три проверки из колонки стоит провести до любого масштабирования. Первая: разберите, какие сигналы реально питают ваши инструменты. Вторая: замените подсчёт упоминаний на отслеживание конверсий. Третья: заведите правило, по которому кто-то в команде обязан объяснить простым языком, почему выбрана именно эта аудитория или именно это сообщение. Если ответ сводится к «так решил ИИ», это момент притормозить, а не ускориться.

По данным Search Engine Journal